論文の概要: Biomedical Entity Recognition by Detection and Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15736v1
• Date: Tue, 27 Jun 2023 18:32:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 16:51:51.774703
• Title: Biomedical Entity Recognition by Detection and Matching
• Title（参考訳）: 検出とマッチングによる生物医学的実体認識
• Authors: Junyi Bian, Rongze Jiang, Weiqi Zhai, Tianyang Huang, Hong Zhou, Shanfeng Zhu
• Abstract要約: 生物医学名実体認識(BNER)は、多くの生物医学テキストマイニングの基盤となっている。 本稿では,BNER を2段階のプロセスとして扱うための DMNER という新しい BNER フレームワークを提案する。 DMNERは複数のNERシナリオに適用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.183810138241028
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biomedical named entity recognition (BNER) serves as the foundation for numerous biomedical text mining tasks. Unlike general NER, BNER require a comprehensive grasp of the domain, and incorporating external knowledge beyond training data poses a significant challenge. In this study, we propose a novel BNER framework called DMNER. By leveraging existing entity representation models SAPBERT, we tackle BNER as a two-step process: entity boundary detection and biomedical entity matching. DMNER exhibits applicability across multiple NER scenarios: 1) In supervised NER, we observe that DMNER effectively rectifies the output of baseline NER models, thereby further enhancing performance. 2) In distantly supervised NER, combining MRC and AutoNER as span boundary detectors enables DMNER to achieve satisfactory results. 3) For training NER by merging multiple datasets, we adopt a framework similar to DS-NER but additionally leverage ChatGPT to obtain high-quality phrases in the training. Through extensive experiments conducted on 10 benchmark datasets, we demonstrate the versatility and effectiveness of DMNER.
• Abstract（参考訳）: 生物医学名実体認識(BNER)は多くの生物医学テキストマイニングの基盤となっている。 一般のNERとは異なり、BNERはドメインを包括的に把握する必要がある。 本研究では,DMNERと呼ばれる新しいBNERフレームワークを提案する。 既存のエンティティ表現モデルSAPBERTを利用することで、BNERを2段階のプロセスとして、エンティティ境界検出とバイオメディカルエンティティマッチングに取り組みます。 DMNERは複数のNERシナリオに適用可能であることを示す。 1)教師付きNERでは,DMNERがベースラインNERモデルの出力を効果的に修正し,性能をさらに向上する。 2) 遠隔監視型NERでは, MRC と AutoNER をスパン境界検出器として組み合わせることで, DMNER は良好な結果が得られる。 3)複数のデータセットをマージしてNERをトレーニングするために,DS-NERに似たフレームワークを採用するが,ChatGPTを活用してトレーニングの高品質なフレーズを得る。 10のベンチマークデータセットで実施された広範な実験を通じて、DMNERの汎用性と有効性を示す。

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